数学建模预测模型实例（一）---大学生体测数据模型

数学建模预测模型实例（一）---大学生体测数据模型

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本仓库提供了详细的数学建模案例，专注于探讨如何通过数据分析建立一个预测模型，特别针对大学生体质健康测试（体测）成绩。文章深入浅出地介绍了利用Python进行数学建模的全过程，适合对机器学习、数据分析感兴趣的在校学生和研究者参考学习。

内容概览

• 目的: 分析两个年级1000名大学生的体测数据，包含身高、体重、肺活量等，目标是构建预测模型，并分析天气因素对成绩的影响。

• 数据准备: 数据源存储于Excel，使用Pandas库读取和预处理，包括将年级信息转换为年龄，性别信息数字化，确保数据无缺失值。

• 缺失值处理: 介绍了KNN算法在小数据集上的应用，演示了如何填补潜在的缺失数据，保持数据完整性。

• 探索性数据分析: 通过直方图展示特征分布，揭示性别分布不均衡及关键指标的离散特性，辅助后续模型设计。

• 相关性分析: 绘制热力图以探究不同体测项目间的关联性，指导特征选择。

• 模型构建: 选定高度相关的项目（如1000/800米跑、50米跑等）作为预测因子，采用了线性回归结合多项式特征处理的策略。

• 天气因素模型: 分析天气（温度、湿度、风速）对长跑成绩的影响，引入风冷指数和不适指数量化天气效应，使用蒙特卡洛模拟评估实际成绩变化。

使用方法

1. 下载附件中的数据文件，并准备Python环境。
2. 利用Pandas加载数据，并按照文档中的代码示例进行数据预处理。
3. 应用提供的Python脚本，执行模型构建流程。
4. 分析模型结果，了解天气对体测成绩的具体影响。

注意事项

• 确保安装必要的Python库，如numpy, pandas, sklearn, matplotlib等。
• 实际操作前，请详细阅读提供的文章以理解每一步背后的逻辑。
• 本模型仅为教学和研究目的，具体应用时需根据实际情况调整。

通过此仓库的学习，读者不仅能掌握数学建模的基础知识，还能学会如何将理论应用于解决实际问题，尤其是在教育和体育数据分析领域。希望这个案例能够激发你的学习兴趣，助你在数据科学的道路上更进一步。

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